О чём урок
Что, если кто-нибудь предложит вам сыграть в игру «Генеративный ИИ или нет?». Я вас выручу. Эта иллюстрация показывает хороший способ отличить генеративный ИИ от всего остального. Это не генеративный ИИ, когда результат (он же y, или метка) представляет собой число или класс. Например, «спам» или «не спам», либо вероятность. Это генеративный ИИ, когда результат представляет собой естественный язык, например речь или текст, аудио или изображение, как Фред из предыдущего примера.
Чтобы наглядно показать разницу, добавим немного математики. Математически это выглядит так. Если вы давно не сталкивались с этой формулой, напомним: уравнение y = f(x) вычисляет зависимый результат процесса при разных входных данных. Здесь y обозначает результат модели. f представляет функцию, которая используется в вычислении, то есть саму модель, а x означает входные данные, которые подаются в формулу.
Напомним, что входные данные могут быть файлами CSV (значения, разделённые запятыми), текстовыми файлами, аудиофайлами или файлами изображений, как наш Фред. Таким образом, результат модели является функцией всех входных данных. Если y представляет собой число, например прогноз продаж, это не генеративный ИИ. Если y представляет собой предложение, например ответ на запрос «определи, что такое продажи», это генеративный ИИ, поскольку такой вопрос вызывает текстовый ответ. Этот ответ строится на огромном объёме данных, на которых модель уже была обучена.
Традиционный процесс машинного обучения с учителем берёт обучающий код и размеченные данные и строит модель. В зависимости от задачи модель может выдать прогноз, классифицировать что-либо или кластеризовать что-либо. Теперь посмотрим, насколько процесс генеративного ИИ мощнее по сравнению с ним. Процесс генеративного ИИ может взять обучающий код, размеченные и неразмеченные данные любых типов и построить базовую модель. Затем базовая модель может создавать новый контент: текст, код, изображения, аудио, видео и многое другое.
Мы прошли большой путь от традиционного программирования через нейронные сети к генеративным моделям. В традиционном программировании правила, по которым отличают кошку, приходилось жёстко прописывать в коде…
План урока
- Текст видео
- Немного математики
- Традиционное машинное обучение и процесс генеративного ИИ
- От традиционного программирования к генеративным моделям
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.